我是一個數據分析師。

準確來說我是一個當年只會excel資料透視表，就天不怕地不怕地來當資料分析師的人。當年的某一天，我的老闆Q我：

小劉啊，我小姨子給了我一個全國市委書記的名單，你幫我看看，有什麼規律啊？

我接過老闆的任務，心想：老闆的小姨子在政府裡混的不錯啊，目標居然是市委書記。難怪老闆平時這麼多政府專案，我得看看什麼她什麼目的。

我迅速打開了表格。發現表格裡把往期和現任的每一位市委書記資訊都調查得很清楚。

既然是小姨子的要求，我先來看看市委書記裡有多少女性好了：

首先我點開資料透視表，調整引數，然後進行運算得到女性市委書記的數量，寫上函式，求出了女性市委書記的比例，最後我製作圖表對圖示引數進行調整，得出了我的第一個結論：女性市委書記的比例是：2.77%。

正當我想把這個結論先截個圖給老闆看看，順便掙個表現時，老闆先給我發信息了：

小劉啊，剛交給你的任務暫時不做了，昨天剛來公司上班的王大鵬剛看到我在看這個表，已經幫我做了一版結論了，圖看著還挺專業。

突然之間沒了掙表現的機會，我很鬱悶。王大鵬是誰？多年來的職業敏感性告訴我，這個新來的，我得去會會！於是我拿著零食來到王大鵬的工位。半小時後，新人大鵬就已經被我掌握：

“你想知道我怎麼這麼快做分析？簡單！”大鵬很熱情的說。

“我就使用了幾行python程式碼，你看。”

我：“Python？那是啥？”

大鵬：“Python本來是一門計算機程式語言，非常簡單好學。目前也是做資料分析的主流語言之一，擁有非常豐富的工具包。比如我這裡用到的pandas。”

“有了這些工具包，我就可以使用裡面的讀取（read_csv）功能，把資料載入進來.或者說叫做“提取資料欄位”，比如我給你演示下把名字、省份和出生年份給提取出來。”

“然後就是嘗試者先做做簡單的分析了。可以呼叫Matplotlib和Seaborn兩個工具包，前者是做圖表的，後者是做圖表視覺化的，用熟後比excel簡單多了。選擇好你的資料，再呼叫工具包裡的圖表，圖表就有啦，其實和excel處理好資料再選擇圖表的邏輯是類似的。 ”  

“我一般都是先對比兩個維度，比如我嘗試著分析市委書記們的出生年月和任期的關係，直接把計算的結果整理好，呼叫表格模板，就可以出這樣的圖啦。

你注意看，其實中國大部分的官員都是任期1-4年的，但是1950年-1960年出生，現在大概60歲上下的人，任期普遍要比其他年齡段的人要長几年，這裡面水比較深吶： ” 

“不明覺厲！可是這張圖表達得會不會太晦澀了？”我問道。

“沒錯，劉哥，看來你很有經驗。我也覺得想直方圖還是不清楚，但是熱力圖就好很多了，還能看看不同歲數不同任期的人都有多少，所以我就改了種表達。劉哥你看，看是不是好多了？”

我突然有點慶幸我沒把我簡陋的圖發給老闆，同時也不禁有一絲緊迫感。雖然說這些分析，我用excel慢慢做也能搗鼓出來，但我點來點去，每換一個數據維度就要重新做一次透視表，還要調整樣式，肯定不如人家寫程式快。而且大鵬用的python程式碼明顯有更強的靈活性，如果將來老闆讓我做一些更難的資料分析，大鵬不就很快能取代我了？

不行，為了保住飯碗，我得需要迭代一下自己的技術啊！於是我繼續像大鵬打探：

我：“那Python難學麼？學到你這樣要多久呢？

大鵬露出了有點天真的笑容：要系統的學當然沒幾個月是不行的，不過也有些套路，比如劉哥你本來就會excel，瞭解資料，再多試試用python程式碼完成像剛才老闆給的這樣的簡單的統計分析，可能1周就能上手啦。

我：哦？這麼快，那給我推薦點教程啊書什麼的。

大鵬神祕一笑，轉身就甩了我一門《Python資料分析師》入門課，原價49元，限時免費。

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